大模型驱动的多智能体系统在增强人工智能水平方面具有巨大的潜力,为军事智能化提供了创新解决方案。但是,目前的大模型驱动的多智能体系统能够独立完成任务目标的自主性受任务复杂程度的影响较大,且系统处理结果与初始目标之间的一致性程度较差,有必要对大模型驱动的多智能体系统的自主性和一致性进行评估分析。已有研究尚未对大模型多智能体系统的自主性和一致性水平进行全面评估。提出了一种多维评估方法,能够分析提取大模型驱动的多智能体整体架构的自主性和一致性,得到系统的整体性能评估结果和具体改进方法。通过对7个已有选定系统的实验分析,研究验证了多维评估方法在实际应用中的可行性。

结合作战数据建设发展任务实际,面向“广域多能战”的数据集成运用特点,基于Mesh网络技术提出面向作战大数据无线智能传输方案,将作战各类型数据实时传输至远程数据处理平台进行可视化操作和数据智能存储分析,为指挥机构提供贯通各级、交互可控的“科技+”“网络+”的数据集成运用全新模式。

低光照环境下的伪装目标检测是揭伪领域的难题之一,尤其随着伪装技术的不断发展,目标与环境背景高度融合,若此时的光照条件较差,往往会导致常规单模态目标检测算法性能退化。针对该问题,构建了一种以目标检测任务为引导的特征级融合网络。首先,设计了一种残差密集连接,实现多个维度信息提取和堆叠,提升目标在原始信息中的显著程度,获得伪装目标融合特征;然后,将融合特征送入YOLOv7网络进行伪装目标检测,通过损失函数优化、空间-通道注意力机制综合,有效提升了低光照下伪装目标检测效果。另外,构建了一个低光照环境下的光学-红外伪装目标数据集,对所提方法进行实测数据验证,在该数据集上的mAP@0.5为87.38%,精确率P为85.45%,表明该算法在低光照条件下对伪装目标具有检测优势。

对“C⁴KISR/C4ISR”主体要素的传统认知无法体现计算机、通信与其他五项军事要素的关联。为此从体系架构、动态信息流两个视角对C⁴KISR进行辨析,构建了基本和多C⁴KISR体系架构,分析了信息流的动态过程,并且着重分析计算机、通信效能对体系的影响。从整个架构的视角,不能仅仅将“C⁴KISR”视为指挥控制体系,体系效能的增强需要各要素协同增强,否则可能形成体系的短板或堵点。上述研究对“C⁴KISR”体系合理构建有重要的参考价值。

无人艇集群进攻是俄乌战场上出现的一种全新作战样式,对水面作战力量和沿海重要基础设施造成严重威胁,传统反制手段难以有效拦截。根据未来战争反无人艇集群作战需要,采用美国防部DoDAF体系结构框架,针对作战任务、作战组织、作战活动和资源交换信息流等内容,构建反无人艇集群作战体系模型,利用仿真模拟平台对该体系模型进行验证试验,验证了设计体系模型的有效性,符合设计需求,研究结果可为后续开展反无人艇集群战法应用研究提供一定参考。

为推动“第三次抵消战略”,提升全球一体化作战能力,美军提出联合全域指挥控制,其主要在联合全域态势认知、联合全域智能辅助决策、联合全域作战指挥与行动控制、联合全域保障等4方面发展14项能力;为支撑以上能力,美军发展先进体系架构、作战云、军事物联网、军用5G、大数据等关键技术,以及各军种关键支撑系统。未来,美军将以“四边”发展、实战验证、智能赋能等方式快速提升联合全域指挥控制能力建设。

计算机模拟是未来智能空战研究的关键途径,但现有的空战模拟系统往往存在不开源、开发难度大、可视化效果差以及难以融合先进人工智能技术等问题,限制了智能空战的深入研究。提出了一种基于NetLogo 3D平台和HubNet模块的3D空战模拟系统。首先在NetLogo 3D环境中构建包含地形、飞机和导弹的静态模型,并通过封装函数实现飞机机动和导弹攻击等动态行为。系统不仅支持专家算法,还通过Python扩展引入了DDQN强化学习算法,实现智能体的机动及攻击决策。利用HubNet模块构建了具有C-S架构的空战环境,支持人人对抗、人机对抗和机机对抗多种形式的模拟。实验结果验证了系统的有效性和稳定性,同时实现了实时可视化功能并展现出快速集成智能算法的技术优势。

针对现有航迹分类方法无法充分考虑航迹的时间序列特征与空间结构特征,导致分类准确率下降的问题,提出了一种基于深度学习网络的航迹分层分类方法。首先,将船舶航迹转化成图像层,构建基于Swin-Transformer网络的航迹图像层分类模型;其次对于航迹序列层,基于多维信息的航迹压缩算法优化航迹序列的输入,并构建基于Gained-Transformer-Network深度学习网络的航迹序列层分类模型。最后,建立基于置信度的融合层航迹分类模型,提高航迹分层分类的准确率。经过实验验证,平均分类准确率为90%,集成分类器的分类性能相较于其他单分类器平均提高了11%,平均F1分数为0.82。上述结果表明,本文提出的集成分类器对船舶航迹具有较好的分类效果。

针对传统指挥控制软件部署应用现状,着眼于指挥控制软件部署方法及实现方式,重点对应用的快速部署进行研究。分析传统部署方式的不足,引入经过互联网实践检验的容器技术,研究其在指控软件部署方面的应用前景,提出容器化快速部署指控软件的设计理念,进行逻辑架构设计,归纳实现快速部署的关键技术及需要解决的难点问题,为指控软件进一步改良升级提供参考借鉴。

随着战争形态的全域化全维度转变和智能化技术的飞速发展,跨域协同智能体系已逐渐成为满足多样化任务需求、提高任务效能的重要发展方向。针对跨域协同智能体系无法有效开展实装试验的问题,开展了面向跨域协同智能体系LVC仿真系统的系统组成与架构设计、系统集成与信息流程设计以及仿真试验流程研究;完成了包含实装节点、半实物节点、数字节点以及智能算法模型的多粒度LVC仿真系统设计;最后,结合具体场景开展了仿真试验验证,结果表明,该LVC系统能够有效满足跨域协同智能体系的多粒度仿真试验需求。

核电站是国家核体系的重要支点,其防卫安全是确保核能安全、可持续发展的重要保障,为国家能源安全提供支撑。基于战争风险和恐怖袭击可能采取的打击手段,研判核电站面临的暴力恐怖活动、无人机超低空飞行袭击、网络电子攻击等现实风险,描述了各类风险威胁特征;区分探测导航、作战性能和破坏效果3种类别,提出11个影响风险产生的典型因素;分析敌方“探测—打击—后果”的逻辑关系和作用机理,构建核电站遭袭风险评价指标体系,为科学预测核电站面临的遭袭风险,针对性加强核电站防卫措施和优化应急力量运用提供理论支持和方法支撑。

水下高速航行器作为海洋中唯一可高速航行的精确导引装备,其目标识别性能决定着任务最终完成效果。由于复杂的海洋坏境和不断升级的新型对抗器材,水下高速航行器目前面临着识别能力不足问题,急需寻找一种新型特征提取目标识别途径。本文基于深度卷积网络良好的特征挖掘能力,结合回波信号的特点,提出了一种深度学习水下目标识别模型,并利用试验场采集的数据进行了模型验证实验。同时,针对训练数据不足问题,建立了生成对抗网络进行数据集扩充,实验结果表明,本文提出的深度学习模型可有效地对水下目标进行识别,并且生成对抗网络的数据集扩充提高了模型识别准确率,为水下高速航行器智能化发展提供了新的思路。

演习训练过程中会产生海量的文本信息,其复杂性和多样性给训练评估人员带来巨大的认知压力,如何充分挖掘演训文书中的非结构化数据,为分析评估人员提供高效的服务,是演训数据处理的重难点问题。针对演训文书中专业名词多、中英文共存、短句关键信息密集等特点,提出一种基于深度学习的事件提取技术。结合ALBERT强大的文本特征提取、CRF序列标注的结构化预测等优势,构建了演习训练文书方面的事件提取模型。为检验模型的性能,在演训数据集上进行实验,实验结果表明,利用该模型文本提取效果良好,对从演训文书提取信息来说,具有一定的应用意义。

为了实现水下任务场景中的无人潜航器(AUVs)集群高效组队行进,提出了一种基于有向通信约束的AUV集群组队行进方法。该方法基于真实水下环境中潜水器之间的有向通信限制,通过仿真法模拟通信条件,利用自研方法控制集群内跟随艇与领导艇之间的相对位置,实现潜航器之间的感知和交流,自适应调整队形、协调行动,并有效应对规划任务需求和环境变化。基于该方法的原理、设计框架和实现过程,通过仿真和实验结果验证了其有效性。

多智能体系统的编队避障控制作为智能交通领域的重要研究方向,因其高度实用性,广泛应用于军事和民用环境。传统的周期性采样更新机制在处理非理想状态时效果有限,并且其高资源需求导致了系统资源的显著浪费。为解决这一问题,以自主水面航行器模型为背景,基于事件触发控制和领导跟随法,提出了一种多智能体系统编队一致性算法,并在该算法中引入了有向图结构。利用李雅普诺夫稳定性理论,对所提出算法的稳定性进行了严格的数学证明,证明了系统的稳定性并避免了芝诺行为。此外,在保证编队一致性的前提下,采用改进的人工势场法实现了避障和避碰功能。实验结果验证了改进后的人工势场法在避障效果上的显著优势。

为满足火箭炮精确维修保障的要求,提出一种基于FMEA和模糊贴进度的火箭炮故障维修方式选择方法。该方法在传统FMEA基础上引入模糊理论,对故障风险指标进行模糊评价,并建立不同维修方式对应的标准故障模型。然后比较火箭炮故障与标准故障的综合贴进度大小确定最合理的故障维修方式。最后,以火箭炮火控计算机为例验证该方法的可行性。结果分析显示,该方法降低了评定难度,结果更加合理准确,能够满足火箭炮维修保障实际需要。

针对导弹全系统挂飞试验数据有限的情况,引入环境因子和折合算法,研究解决产品可靠性多源试验数据融合折算问题的方法。首先利用导弹组件试验信息的等效折合方法,将导弹各组件的数据折算成导弹的数据,再利用威布尔分布环境因子,将地面试验数据折算为飞行试验数据,最后利用等效折算后的可靠性试验数据,对导弹挂飞可靠性进行综合评定。通过工程算例,验证了多源数据融合折算方法的有效性和可行性,能够有效扩大评估样本数,提高试验综合质效。

针对杂波背景下提升认知MIMO雷达的多运动目标检测问题,基于双互信息准则构建多目标优化模型,结合运动目标冲激响应(TIR)线性变化问题,采用卡尔曼滤波算法估计下一时刻TIR,并采用注水算法求解最优频域波形,然后利用遗传算法合成认知MIMO雷达的时域波形。经仿真验证, 所用算法能满足认知MIMO雷达观测多个目标发射波形设计的需要,实现了对运动目标冲激响应的有效估计,相比于传统的固定信号,能够提升多运动目标检测性能。

传统的高炮着发射击毁伤概率计算模型使用毁伤平均命中数的计算方式,模糊了射击诸元、弹目距离和命中情况等要素的差异性,在强调精确毁伤的需求下,该模型已经不再适应。基于弹目交会碰撞毁伤机理,研究精确毁伤概率计算模型。从命中的定义出发,建立基于弹丸投影方式的命中模型,再依据命中情况基于碰撞毁伤机理计算命中毁伤概率。借助外弹道,仿真模拟点射过程,采用蒙特卡罗方式计算仿真统计平均值。仿真结果表明,新方法能更准确地展现高炮武器系统对目标的实际毁伤情况。

聚焦基于作战模拟仿真系统的联合作战方案仿真实验,为解决非结构化作战方案文本信息向系统可解析计算的结构化数据信息表示问题,在分析作战方案内容要素及其内部逻辑关系的基础上,从作战任务视角提出一种基于任务线的作战方案抽象表征模型和基于ETGA的作战方案结构化表示方法,并基于语义网络构建一种结构化数据图谱模型,为实现作战方案转化录入系统和结构化数据信息高效组织运用提供理论方法支撑。

针对传统草图指令识别准确率低的问题,提出了一种基于卷积神经网络草图指令识别技术。通过构建与优化卷积神经网络模型,利用大量草图指令样本训练,训练全程紧密监测验证集准确率,以此为依据实时、动态调整学习率。搭配L2正则化与Dropout双保险策略,协同抑制过拟合。L2正则化约束权重规模,Dropout随机失活神经元,两者相辅相成,能够提高模型对不同草图指令识别的准确率,验证了人机交互体验的优化结果。

当前无人智能在各领域广泛应用,无人自主感知监视相关技术正快速发展,为军事侦察和民用监控开辟了全新视野。从传感器应用的角度出发,综述了基于无人机载荷的运动目标检测领域的研究成果,并探讨了未来技术发展的趋势。首先,概述了无人机目标检测的通用方法;然后,重点介绍了无人机在红外、光学和视频合成孔径雷达(SAR)目标检测方面的进展,并揭示了相关技术的优势和局限性;最后,从发展跨模态目标检测技术、构建智能化检测系统以及提升超大模型能力等方面展望了未来的研究方向,以期为后续研究提供参考和指导。

通过构建海洋环境多维扰动模型,模拟水下弱通信仿真场景的约束条件,验证水下AUV集群编队控制策略在复杂海洋环境中的可行性。通过引入洋流、波浪、惯导、波束约束产生AUV的主客观姿态差异,进而在扰动模型中检验5类控制器的编队控制效果,以及对AUV姿态差异的处理。与传统方法对比,仿真实验证明提出的方法能够在通信延迟情况下实现AUV集群组队行进,相比于单一约束和其他控制器策略具有较大的队形收拢和安全优势。提出的方法特别适合延迟通信和多扰动约束条件下的集群游走,在深空、深海领域具有较好应用前景,为未来AUV深海探测提供了新的指挥控制方法。

复杂自适应系统(Complex Adaptive System,CAS)在科研领域广泛应用,在军事问题研究中也发挥了重要作用,在分析军事问题复杂自适应特性的基础上,总结了在军事系统中应用的CAS理论建模方法,从作战问题、装备保障和其他军事问题三个方面分析了CAS理论在军事问题研究中的应用现状,最后总结不足并分析未来CAS理论在军事系统中的发展前景。

针对无人作战概念描述中存在的构成要素、映射关系阐释不清,结构化、体系化描述理论方法缺失等问题,依托美国国防部体系结构框架(Department of Defense Architecture Framework,DoDAF),提出基于DoDAF的无人化作战概念体系化描述方法,系统阐述无人作战概念构成要素及要素间耦合机制,构建面向某夺控行动的无人作战概念体系结构框架。该基于典型要素的分解建模方法为作战概念开发与推演验证、作战能力需求挖掘、作战系统设计提供借鉴。

针对动态复杂环境下的地面无人装备路径规划时存在的精细度、动态性与规划实时性之间的矛盾,提出一种基于风险融合代价地图和自适应PRM的地面无人装备路径规划算法。首先,基于多要素环境场景建立风险融合代价地图,通过高斯卷积自适应采样、非线性概率提升和二次采样策略等机制构建场景自适应PRM概率路图,并利用局部规划器对概率路图权值的动态更新,从而实现全局低风险代价路径的优化搜索。仿真结果表明,该方法能较好实现动态复杂环境下的精细度、动态性与规划实时性的平衡。

针对多无人战车陆上突防作战时如何根据实时态势进行协同智能决策这一问题,结合多智能体无人战车突防作战过程建立马尔可夫(MDP)模型,并基于多智能体深度确定性策略梯度算法(Multi-agent Deep Deterministic Policy Gradient,MADDPG)提出多无人战车协同突防决策方法。针对多智能体决策时智能体策略变化互相影响的问题,通过在算法的AC结构中引入自注意力机制,使每个智能体进行决策和策略评估时更加关注那些对其影响较大的智能体;并采用自注意力机制计算每个智能体的回报权值,按照每个智能体自身贡献进行回报分配,提升了战车间的协同性;最后通过在想定环境中进行实验,验证了多战车协同突防决策方法的有效性。

首先构建了简易的山谷交战模型和平原交战模型,计算出二者的战斗时间和战损情况;其次,对两种场景进行比较分析,提出“交火线”概念,并指出:“集中兵力”以形成局部优势是必要的,但仅仅“集中兵力”是不够的,还需要拓展己方交火线以充分释放战斗能量,或缩短对方交火线抑制其战斗能量的释放;最后,提出利用交火线的七种策略,包括延长己方交火线、建立多道交火线、建立弧形交火线、建立楔形交火线、压缩对方交火线、切割对方交火线、抑制对方交火线等,并结合具体的战术思想和作战场景进行解读。

我国对装备保障任务规划的探索尚处于起步阶段,传统做法很难满足当前装备保障需求,迫切需要结合新技术手段完成保障任务。在分析装备维修保障任务规划的内涵特点与内容流程的基础上,综述研究了装备维修保障任务规划的3类典型多目标优化模型;重点分析了维修需求预计与力量编组优化模型、维修任务分配优化模型、维修作业调度优化模型及对其求解的启发式求解方法和混合智能求解方法的研究现状;最后对装备维修保障智能任务规划进行了研究展望。

针对敌我识别对抗在指挥对抗活动中的模型构建问题,提出一种电磁战场环境下敌我识别对抗的仿真建模方法。并对该模型的架构设计、主要功能、数学模型与运算流程等进行了详细的阐述,反映了敌我识别对抗系统在指挥对抗活动中的应用方法,为丰富指挥对抗训练提供一种有效手段。

武器装备知识是制定装备运用策略和发展路径的重要依据。针对关系数据库数据冗余、交互难度大、模糊查询匹配度不高等问题,构建了基于知识图谱的武器装备问答系统。通过微调BERT模型实现命名实体识别与问句分类;通过向问句模板中填入命名实体生成查询语句,通过答句模板生成问题答案。分析测试结果表明,该系统能够有效地将正确答案排在前列,且在准确性和全面性之间达到了较好的平衡,但仍有一定的改进空间。

现阶段陆军实兵训练主要以实兵对抗训练系统为主,综合实兵实装(Live)、模拟器(Virtual)和构造仿真系统(Constructive),开展虚实一体的LVC联合模拟对抗训练普遍面临虚实数据难同步、虚实兵力难感知、虚实模型难交互等突出问题,严重制约LVC训练发展。为解决以上问题,在已有实兵对抗训练系统基础上,提出基于靶标代理的虚实对抗训练系统交互设计方法:① 引入靶标作为智能虚兵模型的现地代理,解决实兵对虚兵难感知、模型难交互的问题;② 采用行为树作为靶标虚兵模型的决策算法,实现对靶标代理智能控制;③ 采用5次样条插值算法对靶标设备低频采样数据进行状态估计,实现虚实数据实时同步。初步实验表明,所提方法设计的虚实对抗训练系统能够实现虚实兵力之间的智能对抗交互,系统运行稳定、可靠性强,可以为虚实一体LVC训练系统研制提供有效支撑。

战中作战任务规划对任务规划方案生成的快速性和准确性要求高,针对现有任务规划系统普遍存在建模要素无法自适应调整、在线规划能力弱、规划结果偏差大、规划结果时效性受限等突出问题,提出面向战中作战任务规划的平行仿真概念,设计了平行仿真系统架构,构建了面向战中作战任务规划平行仿真的运行过程模型,对于辅助实现战中作战任务规划方案准确、快速生成具有一定借鉴意义。

美国陆军近年来推动的“融合计划”(Project Convergence)是其应对大国竞争,实现多域作战(Multi-Domain Operations,MDO)向联合全域作战(Joint All-Domain Operation,JADO)转型的核心试验项目,旨在通过技术创新、组织重构和跨域协同,打破传统作战域边界,构建实时全域打击能力。首先介绍了“融合计划”的概念及定位,详细阐述了“融合计划”的跨域融合试验和演习活动过程与特点,进一步分析了“融合计划”下一步主要发展趋势,并据此得出对我军战略规划的启示。

勤务保障大队是集维修、卫勤、运输等保障要素于一体的综合应急保障力量,其中“一组五队”的保障能力建设是人装结合效能的综合体现,建强“一组五队”是建设打仗型后勤的基础支撑。因此,准确评估勤务保障大队后装保障能力,对武警机动支队遂行各类任务具有重要意义。运用模糊层次评价法建立勤务保障大队后装保障能力评估模型并进行系统分析,找准后装保障能力短板弱项,为下一步提升勤务保障大队综合应急保障能力提供科学指导。

随着信息感知手段的快速发展,多域多源异构数据量呈现爆炸式增长。传统方法在数据时空尺度不一致、信息冗余等问题处理上存在局限性。本文介绍了时空网格编码原理及应用发展现状,提出了一种基于统一时空网格的数据关联分析方法,开展了时空信息提取、时空网格数据统一编码与标识、时空网格跨尺度数据共享传递和动态关联分析等技术研究,构建了统一多源异构数据空间坐标对齐、时间基准同步与行为属性关联的时空网格框架。通过典型无人机集群低空空域规划应用计算仿真,验证结果表明该方法可有效提升多源异构数据的分类整合、关联分析等管理应用效率。

使用持续性动作节点,在建模如“突防”等某一类型空中兵力行为时,要求前后子树中动作节点的起止状态必须有效衔接,此时,动作的随机执行会给动作节点的功能设计带来巨大复杂性。针对此问题,提出一种基于自循环行为树的蓝军空中兵力行为建模方法。该方法设计了自循环行为树的基本框架,通过使用瞬态性临机动作节点简化了节点的功能设计过程。引入了新的节点反馈状态,同时调整了执行逻辑,实现了行为树的自主控制循环运行,从而达到行为过程完整建模的目的。最后,通过仿真实验和实用案例演示检验了方法的可行性。

针对未来海战空中集群“探测隐身性、战术复杂性、规模经济性”的3大威胁特性,分析反空中集群体系构建应满足“全域多维感知、快速动态决策、高效费比拦截”的3大需求,据此构建“多维智能探测-动态敏捷杀伤-分层高效拦截”的反集群作战体系。通过建立以“广域预警-精确识别-持续跟踪”为核心的探测体系突破传统探测盲区,构建以“智能研判-动态组网-韧性抗毁”为核心的杀伤体系缩短打击闭环,发展以“先期拦截-低成本毁伤-高效分配”为核心的拦截体系实现高效费比拦截,为未来海战应对空中集群的体系设计与发展提供系统框架与技术路径。

针对大数据时代背景下的军事人力资源数据领域,提出了一种知识图谱与大型语言模型联合的军事人力资源大数据技术,该技术通过构建多源知识图谱消除数据孤岛,引入大型语言模型提升智能交互能力,应对军事人力资源领域数据应用难度大和智能化程度低的问题。通过在试验环境中进行数据孤岛存量测试、智能问答性能验证和对比分析,证明了该技术的可行性和准确性。

火控系统作为武器系统的重要组成部分,是武器执行作战任务时是否能摧毁目标的关键。火控各分系统的精度分配是火控系统设计的前提。基于某空面激光制导武器,分析了其机载火控系统的组成以及误差原因,并依据《HB 6518机载武器火力控制系统误差分析通用要求》,分别从影响中制导截获概率和末制导命中概率两个方面的关键参数进行分析,计算,建模。同时利用蒙特卡罗方法对模型进行仿真计算。实验结果表明:本模型对圆概率误差CEP为2 m,最远攻击距离为10 km,对地攻击10 m/s以内的低速目标为战术指标进行建模仿真计算,以分系统的可实现性,经济型以及重要性为原则,实现了各关键参数量化的精度分配指标。